概率密度函数生成随机数的资料搜集

最新推荐文章于 2021-02-23 19:21:03 发布
原创 最新推荐文章于 2021-02-23 19:21:03 发布 · 455 阅读 · 6 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#数学建模

本文探讨了知乎上一篇关于提升驾驶技术的文章中提到的一种有趣的方法：根据概率分布函数生成随机数。这种方法被称为逆变转换采样(inversetransformsampling)，文章进一步介绍了其背后的原理并提供了相关证明。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

由给定概率密度函数生成随机数的两种常规方法
m0_46145808的博客
05-09 1万+
1、逆分布函数法 (Inverse Transform Method)： 概率密度函数为 f(x)f(x)f(x) 概率累积分布函数为 F(x)F(x)F(x) 概率累积分布函数的反函数为 F−1(x)F^{-1}(x)F−1(x) 令 uuu 为服从 U(0,1)U(0,1)U(0,1) 均匀分布的随机数 则 x=F−1(u)x=F^{-1}(u)x=F−1(u) 即为服从概率密度函数为f(x)f(x)f(x)的随机数。 逆分布法的优点为准确简洁，在能求出 F−1(x)F^{-1}(x)F−1(x) 表达
由给定概率密度函数生成随机数的方法
最新发布
qq_36349997的博客
03-31 1298
已知 PDF 为 f(x)，如果要生成的随机数范围是 (a, b)，那么生成服从 U(a,b) 均匀分布的随机数 x，再生成服从 U(0,M) 的随机数 y（M 为f(x) 在(a,b)区间的最大取值，实际 M 这个位置的取值可以大于等于 M, 只是会降低效率，增大重复执行的可能）。上面代码进行了 10000 次随机数生成，首先生成均匀分布的随机数，范围取值在 0-1（概率的范围），将生成的数代入 ICDF 计算出的值就是符合 PDF 的随机数。
【随机数】根据概率密度生成随机数
YDJ的博客
03-03 5586
前言 程序中常见的随机数函数通常都是均匀分布的，有时我们需要按照一个非均匀的概率来生成数字。 对于离散随机而言，可以通过分区实现，本文只讨论连续型随机变量的逆变换法。 这里所说的均匀与非均匀实际上指的是概率密度函数： 概率密度函数 在连续型随机变量中，概率密度函数是一个描述这个随机变量的输出值在某个确定的取值点附近的可能性的函数。 累积概率分布 设是一个随机变量，是任意实...
根据概率密度函数生成随机数的代码
sinat_26054031的博客
08-17 2万+
我这里并不是要讲“伪随机”、“真随机”这样的问题，而是关于如何生成服从某个概率分布的随机数（或者说 sample）的问题。比如，你想要从一个服从正态分布的随机变量得到 100 个样本，那么肯定抽到接近其均值的样本的概率要大许多，从而导致抽到的样本很多是集中在那附近的。当然，要解决这个问题，我们通常都假设我们已经有了一个 生成 0 到 1 之间均匀分布的随机数的工具，就好像 random.org 给
matlab 求已知概率密度函数的随机数生成
热门推荐
MrCharles在优快云
06-03 2万+
N=10000; %需要随机数的个数 a=zeros(N,1); %存放随机数的数列 n=0; f1=@(t) 1./(1.2*pi*(1+5*(t-7.3).^2)); f2=@(t) 1./(1.05*pi*(1+6*(t-8.2).^2)); tt=linspace(0,24,1000); ff=f1(tt).*(tt<=7.5)+f2(tt).*(tt>7.5);%根据公式计算...
蒙特卡洛和概率密度,蒙特卡洛概率模型,matlab源码.zip.zip
10-14
对于一个连续随机变量X，其概率密度函数f(x)满足以下条件：f(x)非负，对所有实数x，积分∫(-∞, +∞) f(x)dx等于1，且随机变量在某个区间取值的概率等于该区间的概率密度函数的积分。 在MATLAB中实现蒙特卡洛方法和...
Matlab之一行代码生成服从三角分布随机数
Snail_s的博客
02-23 6375
Matlab之一行代码解决生成服从三角分布随机数 0 先上干货 代码长这样： x1 = random(makedist('Triangular','a',3,'b',4,'c',5),1,10000) %生成10000个服从下限为3，上限为5，众数为4（最可能出现的数） 当然这里面的makedist函数还有别的用法，可以生成正态分布，均匀分布等等。如 x2 = makedist('Normal','mu',75,'sigma',10); %服从均值为75，方差为10的正态分布 x3 = makedist(
Java概率算法与随机数生成：原理与实现详解
本文系统地介绍了Java中概率算法与随机数生成的技术细节和应用场景。首先，概述了概率算法的理论基础，包括概率论的基本概念、随机变量与分布函数，以及随机过程的基础知识。随后，深入探讨了Java标准库与自定
Java环境下各种分布随机数的生成研究与实现.pdf
07-02
生成这些特定分布随机数的关键在于理解它们的概率密度函数，并通过逆变换采样、拒绝采样或直接采样等算法来实现。 为了实现特定分布的随机数，文中指出了选择合适的参数是至关重要的。在生成伪随机数时，应当确保...
MATLAB二项分布随机数生成：深入理解二项分布随机数生成算法，解决概率问题
![MATLAB二项分布随机数生成：深入理解二项分布...* **二项分布的概率密度函数（PMF）：** ``` P(X = k) = (n choose k) * p^k * (1-p)^(n-k) ``` 其中，n 表示实验次数，k 表示成功次数，p 表示每次实验成功的概率。
满足任意概率密度函数分布的随机变量生成算法
rickone的专栏
12-19 6974
写在前面：　　又一次看到物理书上电子云示意图时，我就想可不可以由计算机模拟画一幅电子云图呢，它只给出了概率密度函数，我可以生成满足它的随机点吗？概率密度的定义　　概率简单地说就是在空间某处附近一确定的范围内发生某事件的可能性，而概率密度则是概率与空间范围之比的极限。在讨论更复杂一些的空间之前，可以从一维的线性空间出发定义它们。　　在一维空间中，用数轴表示所有的点，定义Ф(x)为：随机变量i，当i　
给定概率密度，生成随机数 python实现
normol的博客
08-09 1万+
实现的方法可以不止一种： rejection sampling invert the cdf Metropolis Algorithm (MCMC) 本篇介绍根据累积概率分布函数的逆函数(2：invert the CDF)生成的方法。 原参考网站：https://blog.demofox.org/2017/08/05/generating-random-numbers-from-a-speci...
如何产生已知概率密度函数的随机数？
xiaoyanghijk的专栏
07-29 1万+
先记录问题，寻找答案
如何根据概率密度函数生成随机分布
饮一盏岁月流香
12-19 4690
问题描述 根据 y=cos(theta)概率函数生成随机抽样 解决办法 对概率密度函数积分归一化得到概率函数，然后采用概率函数反函数生成随机分布； 代码实现 void GenerateDirection() { TRandom3 rndm; TH1D *h1 = new TH1D("","",400,0.,3.1415/2); for(int i=0;i<100000;
概率密度函数估计
知行流浪
06-03 1万+
首先来看贝叶斯决策，贝叶斯分类器就是根据如下贝叶斯公式来设计的。最常用的就是比较后验概率的大小，进行类别决策。（也就是基于最小错误率的分类器，还有其他的比如基于最小风险，NP决策等）。         如何理解呢，说一个例子，比如一个班里面的男女比例为2:1，那么也就是说男生占2/3，女生占1/3。这个呢就叫做类别的先验概率（类别就是男生、女生），对应公式上的p(w)。接着假设这个班
常见的概率分布并生成随机数
通信中的AI的博客
10-27 3764
一、均匀分布（uniform distribution） 在相同长度间隔的分布概率是等可能的。 1.概率密度函数： 2.分布函数： 3.期望和方差： 4.生成随机数 import numpy as np np.random.rand(10)#生成十个均匀分布的随机数 np.random.rand(2，4)#生成八个均匀分布的随机数，维度2*4 二、正态分布（normal distribution） 在相同长度间隔的分布概率是等可能的。 1.概率密度函数： 2.分布函数：
MATLAB教程：数理统计随机数生成入门指南
使用随机数生成函数，可以模拟不同概率分布的情况，并绘制出相应的分布直方图和概率密度函数，以便直观理解各种分布的形状。 ### MATLAB实现步骤 1. **初始化**：设置随机数种子（可选），确保结果的可重复性。 ``...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值